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UNIVERSIDAD CATÓLICA SANTO TORIBIO DE MOGROVEJO ESCUELA DE ECONOMÍA ANÁLISIS Y DETERMINANTES DE LA MOROSIDAD DE LOS CLIENTES DE LA CAJA MUNICIPAL SULLANA OFICINA LAMBAYEQUE TESIS PARA OPTAR EL TÍTULO DE: ECONOMISTA AUTORES: Sarah Naomi Cervera Galvez Rody Elizabeth Lopez Carhuatanta Chiclayo, 16 de junio de 2017
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UNIVERSIDAD CATÓLICA SANTO TORIBIO DE MOGROVEJO
ESCUELA DE ECONOMÍA
ANÁLISIS Y DETERMINANTES DE LA MOROSIDAD DE LOS CLIENTES DE LA CAJA MUNICIPAL SULLANA
OFICINA LAMBAYEQUE
TESIS PARA OPTAR EL TÍTULO DE:
ECONOMISTA
AUTORES:
Sarah Naomi Cervera Galvez Rody Elizabeth Lopez Carhuatanta
Chiclayo, 16 de junio de 2017
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ANÁLISIS Y DETERMINANTES DE LA MOROSIDAD DE
LOS CLIENTES DE LA CAJA MUNICIPAL SULLANA
OFICINA LAMBAYEQUE
POR:
Sarah Naomi Cervera Gálvez
Rody Elizabeth López Carhuatanta
Presentada a la Facultad de Ciencias Empresariales de la
Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo, para optar el
Título de:
ECONOMISTA
APROBADO POR:
_______________________________
Mgrt. Antonio Escajadillo Durand Presidente de Jurado
_______________________________ Econ. Daniel Castro Vergara
Secretario de Jurado
_______________________________ Mgtr. Carlos León De La Cruz
Vocal/Asesor de Jurado
CHICLAYO, 2017
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DEDICATORIA
A nuestros padres por su apoyo incondicional durante todos estos años
de estudio y por el esfuerzo que han hecho día a día para brindarnos una
educación de alta calidad.
AGRADECIMIENTO
Agradecimiento especial a nuestro querido asesor de tesis, Mgtr. Carlos
León de la Cruz, por su constante apoyo, paciencia y dedicación. Sus
conocimientos han sido fundamentales para nuestra formación como
investigadores.
De igual manera agradecemos a la Mgtr. Liliam López funcionaria de la
Caja Municipal de Sullana- oficina Lambayeque por su aporte significativo en cuanto a información requerida para
la presente investigación.
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RESUMEN
La morosidad se ha vuelto un tema preocupante en los últimos años debido al
incumplimiento de las obligaciones de pago, el cual tiene principal relevancia
sobre la cuenta de resultados de la entidad financiera, esto origina que algunas
financieras presenten problemas de liquidez y solvencia. Por otro lado los
clientes contribuyen a este problema y es necesario conocer los factores que
conlleva al no pago de sus deudas.
En este estudio se busca encontrar las determinantes de la morosidad de los
clientes de la Caja Municipal de Sullana-Oficina Lambayeque. Para ello se
realizaron 316 encuestas a los clientes de la cartera morosa utilizando una
muestra censal, los datos de los clientes fueron brindados por la misma entidad.
Para poder evaluar estas determinantes se realizó un análisis factorial, técnica
estadística multivariante, en el que se consideran todas las variables
simultáneamente, cada una se relaciona con todas las demás siendo
interdependiente, por lo que obtuvo cuatro componentes principales los cuales
los dividimos por factores, a los que hemos llamado: Coyuntura, calificación,
operación y de condición de negocio, estos explican posiblemente cuales son
los determinantes de la morosidad.
Palabras clave: Análisis factorial, microfinanzas, MYPES, morosidad, riesgo de
crédito.
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ABSTRACT
Late payments have become a concern in recent years due to non-payment
obligations, which has major significance on the income statement of the
financial institution; this causes some financial experience problems of liquidity
and solvency. On the other hand, customers contribute to this problem and we
need to know the factors that leads to not paying their debts.
This study seeks to find the determinants of customer default of the Municipal
Box-Office Sullana Lambayeque. To do surveys were conducted 316 customers
of delinquent portfolio using a census sample, customer data were provided by
the same entity. To evaluate these determinants factor analysis, multivariate
statistical technique, in which all variables are considered simultaneously, each
is related to every other being interdependent, which won four major
components which the split was performed by factors, to which we have called:
Economy, qualification, operation and business condition, these possibly explain
what are the determinants of delinquency.
Keywords: Factor analysis, microfinance, MYPES, delinquency, credit risk.
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ÍNDICE
DEDICATORIA ........................................................................................... 3
AGRADECIMIENTO ................................................................................... 4
RESUMEN ................................................................................................. 5
ABSTRACT
I. INTRODUCCIÓN ................................................................................ 9
II. MARCO TEÓRICO ........................................................................... 13
2.1. Antecedentes ............................................................................ 13
2.2. Bases Teóricas ......................................................................... 16
III. METODOLOGÍA ............................................................................... 18
IV. RESULTADOS Y DISCUSIÓN ......................................................... 26
V. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES ................................... 30
VI. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS ................................................ 32
VII. ANEXOS ....................................................................................... 34
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ÍNDICE DE TABLAS
TABLA N°1. Operacionalización de las variables……………………….…….24
TABLA N°2. Matriz de componentes rotados ………………………………….28
TABLA N°3. Análisis de fiabilidad de Alfa de Cronbach …………………….42
TABLA N°4. Prueba de KMO y Bartlett ………………………………….………42
TABLA N°5 Correlación Multivalente ………………………………….………..43
TABLA N°6 Estadísticos descriptivos ……………………………………….….44
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I. INTRODUCCIÓN
En los últimos años, según la Asociación de las Instituciones Micro
financieras del Perú (2014), el Perú ha ocupado los primeros lugares del
Ranking mundial como el país con el mejor entorno para el desarrollo de las
micro finanzas, siendo así un gran impulso para el crecimiento de la economía.
Al mes de junio 2014, el saldo de colocaciones del sistema micro financiero
llegó a S/. 28,806 millones de nuevos soles, lo que significó un crecimiento de
6.87% respecto al mismo periodo en el 2013. Por otro lado, los créditos
destinados a la pequeña y microempresa crecieron 3.6% en comparación con el
2013.
Como se sabe las colocaciones en esta industria no se detienen, sin
embargo, un problema que está relacionado a los créditos es la cartera en
mora. Domínguez (2013), en un estudio realizado para Perú, el ratio de la
morosidad de los créditos otorgados, tanto por la banca múltiple como por las
entidades micro-financieras, a microempresas y pequeñas empresas, mostró
una tendencia al alza en los últimos años, debido a que las entidades micro-
financieras se han enfocado en clientes que poseen deuda con más de una
entidad financiera, en lugar de considerar nuevos clientes en el sistema,
resumiéndolo en un sobreendeudamiento del sector.
El mercado de micro finanzas hoy en día, se encuentra en un proceso de
transformación y adquisiciones en el sector. Las instituciones micro financieras
comienzan a mostrar una desaceleración en sus colocaciones debido al
incremento de la competencia en el mercado y un crecimiento más lento de la
economía. La gran competencia y la sobreoferta de créditos que esta significa,
aumentó los niveles de sobreendeudamiento de los clientes, elevando los
niveles de morosidad del sector, según Calificadora de Riesgo Equilibrium
(2014).
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La mora en el sistema financiero, según Asomif (2014), llegó a 6.6% del
total de colocaciones, incrementándose en 0.74 puntos porcentuales
comparado con junio 2013. Por otro lado para Lambayeque, según el BCR, la
morosidad en Abril del 2014 fue de 4.1 por ciento, lo que implicó 0.4 puntos
porcentuales más respecto al mismo mes del año pasado.
Asimismo, en un estudio de la Calificadora de riesgo Equilibrium (2014),
dio a conocer que la desaceleración en el crecimiento de la economía, sumado
a los riesgos de sobreendeudamiento, ha conllevado a un deterioro en la
calidad crediticia y a un incremento en los ratios de morosidad de todo el
sistema micro-financiero; mostrando así que la mora en las cajas municipales
alcanza 10.3% a Junio del 2014. Además la calificadora mostró que al 30 de
junio de 2014 la cartera atrasada de CMAC Sullana totalizó S/. 87.70 millones,
incrementándose 34.48% respecto al ejercicio 2013, sustentado principalmente
en colocaciones a la micro y pequeña empresa.
La Caja Municipal de Sullana presta sus servicios a las pequeñas y
microempresas de los sectores productivos comercio y servicios, sectores
agrícolas, agropecuario y agroindustrial, unidades familiares, sociales e
institucionales y por último sectores poblacionales de ingresos medios y bajos
que en su mayoría no tienen acceso al sistema financiero tradicional. Las
entrevistas realizadas con las personas encargadas de la Caja Municipal
Sullana – Oficina Lambayeque revelan la preocupación por sus clientes
morosos y el posible aumento de su cartera atrasada. Estos concluyen por su
experiencia que las personas morosas no pueden pagar sus deudas por bajos
ingresos, nuevos créditos de otras empresas u otras restricciones como
problemas de salud y familiares.
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Por lo tanto el problema que nos planteamos es ¿Qué variables
determinan en mayor medida la condición de mora de los clientes de la Caja
Municipal de Sullana, oficina Lambayeque?
Los estudios indican que las variables de morosidad dependen de la
cultura crediticia, el destino de crédito otorgado, voluntad de pago y capacidad
de pago; para nuestro caso hemos considerado que el nivel de ventas de los
clientes es el factor más relevante porque el mercado de clientes es
inherentemente comercial. (Ucañay e Iturria, 2012)
El objetivo principal de esta tesis es analizar las características sociales y
empresariales de los clientes morosos de la Caja Municipal de Sullana- Oficina
Lambayeque para encontrar las variables que determinan la condición de mora.
Así mismo, como objetivos específicos hemos considerado analizar las
características de los clientes y su efecto en la morosidad, así como en qué
sector económico la cartera morosa está más concentrada.
El desarrollo de esta investigación es relevante porque es necesario
entender los factores de riesgo de las instituciones micro financieras que año a
año van en aumento. El riesgo de crédito es uno de los más importantes que
tienen que afrontar estas entidades pues la causa principal de estas es la
morosidad. Conocer las determinantes del riesgo por los cuales incrementa la
morosidad, nos permitirá ser más cuidadosos ante situaciones no esperadas o
diferentes shocks que se puedan presentar y así, fomentar un desarrollo estable
de las instituciones de micro finanzas, mejorando la gestión de su morosidad lo
que se reflejará en un mayor desarrollo del sector micro finanzas.
Tener el conocimiento de los principales determinantes de la morosidad
nos ayuda a poder prevenir posibles deudores. Estudiar la cartera morosa nos
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ayuda a profundizar académicamente, conocimientos sobre la morosidad e
identificar los principales factores que le explican, además de poder clarificar su
nivel de influencia y magnitudes relativas.
Para este caso, la Caja Municipal Sullana – Oficina Lambayeque nos
brindó sus estadísticas para poder identificar cuáles son los determinantes de la
morosidad de sus clientes y así poder enfocar estrategias de gestión más
adecuadas.
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II. MARCO TEÓRICO
2.1. Antecedentes
Ucañai e Iturria (2012) en su estudio realizado acerca del análisis
de los factores que influyen en la morosidad, sostienen que la morosidad
es consecuencia de diferentes motivos como: destino de crédito
otorgado, cultura crediticia, voluntad de pago y capacidad de pago. En
primer lugar muestran que la voluntad de pago se ve afectada por
factores externos como enfermedades, rubro del negocio, negocio
familiar entre otros; en segundo lugar evidencian que las personas que
pertenecen a la cartera morosa poseen una baja cultura crediticia y
finalmente demuestran la influencia de la capacidad de pago en las
ventas obtenidas en el mes.
En un marco comparativo, se realizó un análisis de la morosidad
de las instituciones micro financieras; donde Aguilar y Camargo (2003)
sostuvieron que los clientes morosos presentan características
económicas distintas a los clientes puntuales; se ha observado que los
clientes morosos tienen menores ingresos y deudas mayores, en
promedio, que los clientes puntuales. Por otro lado, afirman que la
principal causa de incumplimiento con el pago de la deuda está
relacionado con el propio negocio o actividad productiva.
Para un contexto macroeconómico, estudios realizados por
Freixas et. al (1994), indicaron que el crecimiento económico, inflación,
expectativas sobre la actividad económica, nivel de endeudamiento,
política monetaria, crecimiento salarial y tipos reales de interés, son
variables que explican la evolución de la morosidad bancaria, mostrando
el comportamiento anti cíclico de la morosidad, es decir ante un
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decremento en el Producto Bruto Interno se genera un incremento en el
ratio de la morosidad. También detectan un efecto dinámico y de signo
negativo entre la tasa de inflación y el ratio de morosidad. Respecto a las
expectativas, encuentran que existe una relación positiva entre ambas
variables. En lo referente al nivel de endeudamiento de las empresas y
familias, establecen que existe una elevada correlación muestral positiva
entre estas variables y la morosidad. Finalmente, verifican que un
incremento de las tasas de interés real esta positivamente correlacionado
con la morosidad.
Así mismo, en la misma línea macroeconómica Jose Saurina
(1998), desarrolló una investigación donde establece que el ciclo
económico está estrechamente relacionado con el nivel de morosidad de
las cajas de ahorro española. Sustenta que el crecimiento excesivo del
crédito, la especialización crediticia, la erosión de los márgenes y la
gestión ineficiente son variables que explican el comportamiento de la
morosidad. De igual manera Jiménez. Saurina y Salas (2006), analizan la
relación existente entre el ciclo crediticio y el riesgo de crédito en los
banco y cajas de ahorro españoles. Presentan evidencia de que existe
una relación positiva entre el rápido crecimiento del crédito y los ratios de
morosidad futuras. También, se muestra evidencia que los préstamos
concedidos durante un periodo de expansión económica tienen una
mayor probabilidad de impago que aquellos que han sido concedidos
durante periodos en los que el crecimiento del crédito es reducido.
Alvarado, J., et al. (2001) analiza las principales fuentes de
microcrédito formal como los bancos, ONG especializadas, cajas
municipales, cajas rurales y Entidades de Desarrollo de la Pequeña y
Mediana Empresa (Edpymes), teniendo en cuenta sus características
económicas, institucionales y financieras, así también el marco
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regulatorio y las funciones del Estado. Además señala que se requieren
transformaciones institucionales y cambios en el mercado para facilitar la
viabilidad de las instituciones de micro finanzas.
Por otro lado, enfocándonos en el nivel de crédito, el trabajo
realizado por De Morais (2005), sostiene que la persistencia de los
riesgos de repago en los clientes de micro finanzas se debe a la variada
segmentación que posee el pequeño empresario pues este recibe
financiamiento por el tamaño de la empresa, sus garantías o relaciones
internas que tenga con la entidad.
En la misma línea, Quiñones y Gonzales (2005), presenta un
análisis de la morosidad existente en los créditos que otorga el sistema
bancario privado en Ecuador, investigando cuáles son sus factores
determinantes, tanto de naturaleza macroeconómica como
microeconómica. En relación a los factores microeconómicos, muestra
que el spread real de las entidades bancarias impacta negativamente en
la calidad de cartera de las colocaciones.
El sector micro financiero ha venido creciendo sostenidamente con
el impulso experimentado a nivel macroeconómico. Así, el microcrédito
creció a tasas promedio anuales de 33% hasta el año 2009, y de 8%
desde el 2010 en adelante, de acuerdo a la información publicada por la
Superintendencia de Banca y Seguros. Por otro lado, la reducción en la
morosidad experimentada por las instituciones microfinancieras hasta el
cierre del año 2008 (cuando llegó a 3.4%), se revirtió desde entonces
(situándose en 4.8% a diciembre de 2012), observándose un incremento
importante en las cajas municipales (de 3.6% a 4.8% entre diciembre de
2008 y diciembre de 2012).
El riesgo de crédito es el tipo de riesgo más importante al que
debe hacer frente cualquier entidad financiera. Un indicador del riesgo
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crediticio es el nivel de morosidad de la entidad, es decir, la proporción
de su cartera que se encuentra en calidad de incumplimiento, sustenta
Aguilar y Camargo (2004).
El principal motivo de las dificultades que han sufrido algunos
sistemas financieros y ciertas entidades microfinancieras ha sido la
morosidad. Un alto nivel de cartera morosa origina un serio problema que
compromete el crecimiento de largo plazo de la institución. En
consecuencia, la fragilidad de una institución financiera debido a altos
niveles de morosidad de sus créditos conlleva inicialmente a un problema
de liquidez (Freixas y Rochet, 1998).
2.2. Bases Teóricas
El análisis factorial es una técnica de reducción de datos que
sirven para encontrar grupos homogéneos de variables a partir de un
conjunto numeroso de variables sustenta De la Fuente (2012), estos
grupos homogéneos se forman de las variables que correlacionan mucho
entre sí y procurando, inicialmente, que unos grupos sean
independientes de otros; por lo tanto el autor concluye que el propósito
último de este método es buscar el número mínimo de dimensiones
capaces de explicar el máximo de información contenida en los datos.
Otro enfoque para explicar el modelo según Mahía, R (2002), es
que el análisis factorial simplifica la modelización convirtiendo, por
eliminación de redundancias expresadas en altas correlaciones entre
variables, un amplio conjunto de variables en factores "estructurales".
Además recalca que se diferencia de otras metodologías porque no es
una técnica de dependencia, ya que no hay selección a priori de las
variables dependientes y exógenas.
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Ruano y Salas (2006), realizan un estudio de los determinantes
del comportamiento del ratio de morosidad agregada en las empresas no
financieras españolas en el periodo 1992-2003 desde dos enfoque
diferentes. El primer enfoque se basa en una descomposición factorial de
las variaciones interanuales del ratio de morosidad agregada haciendo
uso de la información sobre los riesgos de las empresas no financieras.
El segundo consiste en la modelización empírica de las decisiones de las
empresas relacionadas con la morosidad. En este segundo enfoque, las
estimaciones se han realizado a partir de la información de un panel
incompleto con un elevado número de observaciones.
A lo largo del tiempo se realizaron distintos estudios relacionados
con el análisis de los determinantes de la morosidad, donde se
emplearon otras técnicas de estimación. Entre las técnicas más
relevantes tenemos el análisis panel data, la cual fue empleada por Jose
Saurina (1998) en su estudio: determinantes de la morosidad de las cajas
de ahorro españolas; así mismo Oscar Díaz (2009) empleo la misma
técnica cuando analizó los determinantes del ratio de morosidad de las
entidades del sistema financiero boliviano en el periodo 2001-2008.
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III. METODOLOGÍA
La investigación es de tipo Descriptivo- Exploratorio porque describe
situaciones y eventos que buscan identificar los determinantes de la morosidad,
asimismo nos dan una visión general respecto a esta realidad. En primer lugar
se recabará información proporcionada por la Caja Municipal Sullana. En
segundo lugar, este estudio también cumple con las condiciones de carácter
cualitativo, pues se emplearán variables cualitativas para la posterior
recolección de datos sobre distintos aspectos del problema.
La población con la que se trabajó fue de 316 personas, que pertenecen a
la cartera morosa de la Caja Municipal de Sullana- Oficina Lambayeque, cuyos
datos son hasta el 31 de Marzo del 2015; sin distinción de género, etnia,
religión, condición social o cualquier tipo de característica discriminatoria. En
vista de que la población es pequeña se tomó toda para el estudio, la cual se
denomina muestreo censal.
La técnica de estudio que se realizó para el desarrollo de esta
investigación es la encuesta, que se aplicó a los clientes de la cartera morosa
de la Caja Municipal de Sullana- Oficina Lambayeque, asimismo se recogerán
datos y cuadros estadísticos proporcionados por la micro financiera para un
mejor análisis de estos.
Las fuentes de información fueron primaria y secundaria:
Información primaria: Se obtuvo a través de encuestas realizadas a los
clientes pertenecientes de la cartera morosa de la Caja Municipal de Sullana-
Oficina Lambayeque.
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Información secundaria: Se obtuvo a través de los datos proporcionados
por la Caja Municipal de Sullana- Oficina Lambayeque, la cual nos brinda
información de sus clientes morosos.
La muestra con la que se trabajó pertenece a los distritos de Lambayeque,
Túcume, Mochumi, Morrope, San Jose, Pítipo, Illimo y Pacora, quienes fueron
consultados sobre su voluntad de elegir participar o no en el cuestionario que se
les aplicó, por lo tanto son conscientes de sus respuestas en dicha encuesta.
Por otro lado, debemos tener en cuenta las distintas reacciones que puede
tomar el entrevistado; para estos hechos utilizamos preguntas de control para
evitar información imprecisa que puedan ocasionar riesgos en la validez de los
resultados.
Para la recolección de datos válidos existen ciertos aspectos que se
deben tener en cuenta; como son la actitud que presentan los investigadores
ante los investigados, ya que se requiere una buena interacción entre ambos;
para ello es posible considerar la empatía, la confianza y el modo de lenguaje
que se empleó al realizar el cuestionario. Es importante recalcar que nuestra
muestra pertenece a las clases sociales de media a baja, por lo que al realizar
la encuesta utilizamos ropa sencilla con una identificación de la universidad, la
cual da a conocer la seriedad de esta investigación, asimismo ayudándonos a
disminuir distancia y ganar confianza con el investigado. Por otro lado las
entrevistadoras fueron imparciales en el momento de realizar el cuestionario y
no influenciaron en la respuesta de los investigados.
La entrevista se realizó en la puerta de entrada del domicilio de manera
homogénea para todos los investigados. Para resultados óptimos se requirió
entrevistar al investigado solo.
Al entrevistado se le realizó preguntas cercanas a su realidad (Anexo 1),
las cuales no muestran grado de dificultad. Por otro lado, la micro-financiera nos
proporcionó información relevante (información sensible y comprometida) que
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no fue necesario preguntarle al investigado; así evitamos problemas en la
invalidez de resultados, sin embargo se le aclara al entrevistado que su nombre
no será mencionado en esta investigación. Así mismo, podemos asegurar que
estas personas no tienen problemas de saturación, debido a que radican en
zonas rurales alejadas.
En nuestra investigación no realizamos comparaciones múltiples que
involucren a los mismos datos, realizamos un análisis de un conjunto de datos
con el fin de obtener aquellas variables que explican más el modelo. Las
variables consideradas en el modelo son importantes porque de acuerdo a
nuestros antecedentes determinan las características principales de los clientes
morosos.
En este caso se han considerado las siguientes variables: días de atraso,
como variable independiente, la cual nos permite saber cuál es el tiempo de
atraso del deudor y poder medir en qué estado de confiabilidad se encuentra
este cliente. Por otro lado tenemos a las variables dependientes que son: el
nivel de ingresos, la cual nos indica la capacidad de pago que posee el cliente;
la actividad económica la cual nos ayuda a poder determinar cuál es el sector
en el que más incurre la morosidad; el tiempo de negocio, este nos ayuda a
determinar si el cliente es una persona estable económicamente; motivo del
crédito, la cual nos indica el fin del crédito y por último los problemas del pago,
esta nos ayuda a determinar las razones del no pago del cliente (Tabla n°1).
Para medir la fiabilidad y validez del instrumento se ha aplicó el método de
consistencia interna basado en el alfa de Cronbach (Anexo n°2, Tabla n°3), el
cual consiste, en que cuanto más cerca se encuentre el valor del alfa a 1 mayor
es la consistencia del instrumento, para este modelo se estimó un valor de
0.607, este resultado indica la fiabilidad de los datos recaudados de la
encuesta.
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Se han considerado dos métodos para medir la correlación: la prueba de
esfericidad de Bartlett y la medida de Kaiser-Meyer-Okin (Anexo n°2, Tabla
n°4). El primero contrasta la hipótesis de igualdad de la matriz de correlaciones
con identidad, cuya hipótesis nula es que la matriz de correlaciones es una
matriz de identidad, así la aceptación de la hipótesis nula implicaría que las
correlaciones entre las variables serían nulas, para este caso la prueba de
Bartlett obtiene un valor alto de chi cuadrado igual a 127,969 con un p-valor
p=0,038 menor que 0.05 indicando de esta forma el rechazo de la hipótesis
nula, con lo cual es factible realizar el análisis factorial debido a que existe un
grado alto de correlación entre las variables. Por otro lado el segundo método
hace referencia a las correlaciones y las correlaciones parciales entre las
variables. Para nuestro caso se observó un valor de prueba de KMO de 0.490,
el cual se encuentra en el límite de los valores recomendado por Kaiser-Meyer-
Okin, poniendo de manifiesto que el proceso de reducción de datos no es muy
bueno. Además, las correlaciones multivariantes, estadísticos descriptivos y
gráfico de sedimentación se encuentran detallados en los anexos n°3, n°4 y n°5
respectivamente.
Con los datos que se obtuvieron de los cuestionarios se efectuó el análisis
de componentes principales por medio del uso de la técnica de análisis factorial
exploratorio; debido a que se buscó identificar las principales determinantes de
la morosidad de los clientes.
El análisis factorial según Black et al (1999) es un método estadístico
multivariante, cuyo objetivo principal es definir la estructura subyacente en una
matriz de datos, abordando el problema de cómo analizar la estructura de las
interrelaciones entre un gran número de variables con la definición de una serie
de dimensiones subyacentes comunes, conocidas como factores.
Este análisis permitió identificar y separar las dimensiones de la
estructura, y determinar en qué medida cada variable es explicada por cada
22
dimensión. Una vez finalizado lo anterior, el análisis factorial permitió sintetizar y
reducir la cantidad de datos utilizados. Al sintetizar los datos, este análisis
extrae las dimensiones subyacentes, que una vez interpretadas, describen las
características de los datos originales pero con un número de conceptos inferior
a las variables iniciales. Fundamentalmente lo que se pretende con el análisis
factorial es simplificar la información y facilitar su interpretación.
En el siguiente gráfico tenemos los puntos a realizar de la investigación
(Black et al, 1999):
Figura N°1: Proceso de Investigación del Análisis Factorial
Fuente: Black et al (1999)
FORMULACIÓN DEL PROBLEMA
ANÁLISIS DE LA MATRIZ DE CORRELACIÓN
EXTRACCIÓN DE FACTORES
DETERMINACIÓN DEL NÚMERO DE FACTORES
ROTACIÓN DE FACTORES
INTERPRETACIÓN DE FACTORES
VALIDACIÓN DEL MODELO
CÁLCULO DE PUNTUACIONES
FACTORIALES
SELECCIÓN DE LAS VARIABLES
REPRESENTATIVAS
ANÁLISIS POSTERIORES
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A diferencia de otras técnicas estadísticas multivariables, el análisis
factorial es una técnica de interdependencia en el que se consideran todas las
variables a la misma vez, cada una relacionada con todas las demás. La
ventaja principal de esta técnica es la capacidad para acomodar las variables
múltiples, con el fin de comprender las relaciones complejas que no son
posibles con los métodos univariantes y bivariantes.
La base de datos se aplicó de acuerdo a las variables de nuestra
operacionalización, que tienen relación a nuestras preguntas de la encuesta
realizada. Además que los datos se registraron de acuerdo a como se va
encuestando. Las variables que utilizaremos la explicamos en el siguiente
cuadro:
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TABLA N°1
Operacionalización de las variables
Variable Dimensión Sub Variable Indicador Etiqueta
De
pen
die
nte
Morosidad Capacidad de
repago - Días de atraso Dias_atr
Ind
epe
nd
ien
tes
Determina
ntes de la
morosidad
Características
del cliente
Edad Años Edad
Género Femenino/masculino Sexo
Nivel de
educación
Primaria/Secundaria
/Superior Niv_Educ
Estado Civil Soltero/casado Est_Civil
Capacidad de
Pago
Tamaño del
Negocio Ventas mensuales Niv_ Ingr
Tiempo del
Negocio Meses/ años Tiem_Neg
Actividad de
Negocio Sectores Act_Eco
Trabajadores Número de
trabajadores Num_Trab
Propiedad del
establecimiento Propio/ Alquilado Tenencia
Otras
restricciones Familiares
Salud, problemas
familiares diversos
Mot_Probl
Fuente: Elaboración propia
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Para la construcción de nuestra base de datos se ha considerado un
código de identidad para cada participante de la muestra con la finalidad de
poder identificarlo en el momento de analizar los datos, este código cuenta con
la fecha en la que se encuestó y el número de encuesta.
En las encuestas, las respuestas ya están dadas, solo para que el
investigador marque la opción, así evitaremos preguntas abiertas que conllevan
a un difícil análisis de datos. Para realizar una buena limpieza de los datos se
opta por las encuestas que están llenadas totalmente, donde treinta de las 316
encuestas realizadas se han dejado de lado por no contar con los datos
completos.
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IV. RESULTADOS Y DISCUSIÓN
De acuerdo a las características de los clientes morosos de la Caja
Municipal Sullana oficina Lambayeque, se encontró que más del 50% de los
clientes morosos poseen un nivel de ingresos medio – bajo, ya que se
encuentran entre un rango de 150 a 350 dólares mensuales (salario mínimo:
230 dólares), esto se debe probablemente al bajo rendimiento de los negocios
comerciales. También puede deberse a que nuestra data de clientes pertenece
a zonas geográficas de bajos recursos económicos. Del mismo modo, en la
investigación realizada por Ucañai e Iturria (2012) se encontró que las personas
que pertenecen a una cartera morosa se caracterizan por tener bajos niveles de
ventas e ingresos. Además, se encontró que un 39% de los clientes morosos
poseen solo nivel de educación primaria completa, es decir los clientes morosos
de la Caja Municipal Sullana Oficina Lambayeque se caracterizan por un bajo
nivel de educación. Esto también puede explicarse porque los clientes viven en
zonas geográficas alejadas de la ciudad lo que dificulta superar la educación
primaria. En los estudios realizados por Aguilar y Camargo (2003) se
encontraron resultados similares donde la educación de los clientes morosos de
las CMAC era relativamente bajo. Por otro lado, se encontró que los problemas
de pago se dividen en tres bloques principales: problemas en la actividad
laboral, descuido con el calendario de pago y problemas de salud. Por último,
se encuentra que la cartera morosa está más concentrada en clientes que
poseen más de seis años en su negocio; a diferencia de Aguilar y Camargo
(2003) que encontraron la cartera morosa más concentrada en clientes que
poseen un año en su negocio.
Respecto a la concentración de la actividad económica de la cartera
morosa de la Caja Municipal de Sullana- oficina Lambayeque se encontró tres
grandes bloques; la primera y principal es la del comercio con un 43%, debido a
27
que la mayoría de los clientes cuentan con bodegas en casa y pequeñas
tiendas de abarrotes, lo que influye en el retraso o no pago de su deuda; en el
segundo bloque tenemos al sector servicios el cual representa un 32% de la
cartera morosa y por último en el tercer bloque se encontró a los sectores de
manufactura y agropecuario con 5% cada uno. Cabe indicar que estos últimos
probablemente son muy pequeños por que la caja no se dirige a créditos de
manufacturas y agrícolas, según los datos de la entidad solo se ofrecen
alrededor del 20% de créditos en estos sectores. En la investigación realizada
por Aguilar y Camargo (2003) se encontró que el incumplimiento con el pago de
la deuda está altamente relacionado con la actividad productiva de los clientes,
en donde sus resultados mostraron que los créditos a los sectores agrícolas y
comercial concentran la cartera morosa considerándolos de mayor riesgo que el
promedio.
Para encontrar las variables que determinan la condición de mora
realizamos la aplicación del método de análisis factorial con la idea de clasificar
la estructura sin perder el poder explicativo, se realizó una rotación de ejes con
método varimax la cual minimiza el número de variables que tienen
saturaciones altas en cada factor, obteniendo de esa manera la matriz de
componentes rotados en que las variables se agrupan en cuatro grandes
grupos, como muestra el siguiente cuadro:
28
TABLA N°2:
Matriz de componentes rotados
Componente
1 2 3 4
Est_Civil ,284 -,123 -,252 -,658
Niv_Educ ,015 ,826 -,004 ,113
Act_Eco ,020 ,572 ,530 -,251
Tiem_Neg ,049 ,023 -,602 ,645
Nivel_ing ,024 -,221 -,016 ,531
Probl ,690 -,216 ,179 -,138
Tip_Op -,068 ,015 ,738 -,051
crit_cred ,178 -,454 ,288 ,237
Tenencia ,450 ,132 -,138 ,534
Mot_Sol ,704 ,070 -,236 -,006
Método de extracción: Análisis de componentes principales. Método de rotación: Varimax con normalización Kaiser. Fuente: Elaboración propia
Como se puede observar en el cuadro N°2 en el componente uno existen
dos variables explicativas (resaltadas) las cuales son problemas de pago y
motivo de solicitud de crédito. Esto puede ocurrir debido a que muchos clientes
solicitan créditos para efectos personales que están relacionados con el
negocio, sin embargo cuando sobrevienen distintos problemas, no se puede
pagar el crédito solicitado porque el negocio no se ha ampliado; a este
componente se le denomina Factor de coyuntura. El segundo componente
presenta las variables explicativas del nivel de educación con la actividad
económica. Esto indica que bajos niveles educativos del cliente menos
especializado es en su actividad económica y por lo tanto incurrir en la mora; a
este componente se le denomina Factor de Calificación. La variable que explica
al tercer componente es el tipo de operación con la entidad financiera, se puede
decir que los créditos solicitados a muy corto plazo son muy sensibles al éxito
de la operación, lo cual resulta que si las ventas no son las esperadas
29
automáticamente caen en morosidad; a este componente se le denomina
Factor de Operación. Para el componente cuatro se encuentran tres variables
explicativas, las cuales son: el tiempo de negocio, el nivel de ingreso y la
tenencia. Los clientes que tienen menor tiempo en su actividad económica
resultan ser muy inestables por lo que es posible que sus niveles de ingresos
sean bajos, explicando su morosidad. Así mismo los negocios que recién
empiezan tienden a ser negocios con alquiler y de menor capital de trabajo, lo
cual reducen el nivel de ingresos; a este componente se le denomina Factor de
Condición del Negocio.
Los resultados encontrados son similares a los de Ucañai e Iturria (2012),
Aguilar y Camargo (2003), en los cuales sostienen que la morosidad se debe
principalmente al destino del crédito otorgado, voluntad de pago y la capacidad
de pago (bajos ingresos y sobreendeudamiento); sin embargo encontramos
otros factores como el nivel de educación, la actividad económica a la que se
dedica el cliente y el tiempo de negocio que también son importantes para
analizar las determinantes de la morosidad.
30
V. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES
En esta investigación se buscó evaluar las variables que determinan en
mayor medida la condición de mora de los clientes de la Caja Municipal Sullana
oficina Lambayeque, las cuales dependerían de la cultura crediticia, el destino
de crédito otorgado, voluntad de pago y capacidad de pago; encontrando que el
nivel de ventas de los clientes es el que afecta en mayor medida
Los cuatro factores principales que determinan la condición de mora son:
factor de conyuntura, factor de calificación, factor de operación y factor de
condición de negocio. En el factor de conyuntura se encontró las variables
problemas de pago y motivo de solicitud de crédito; en el factor calificación las
variables explicativas fueron el nivel de educación y la actividad económica; en
el factor de operación resultaron las variables tipo de operación con la entidad
financiera; y por último en el factor condición de negocio lo explicaron las
variables tiempo de negocio, nivel de ingreso y tenencia.
Con respecto a las características de los clientes morosos de la Caja
Municipal Sullana Oficina Lambayeque, se encontró que el nivel de ingreso, de
estos clientes, se caracteriza por ser medio – bajo; además se encontró que la
mayoría de sus clientes presenta una educación básica (educación primaria
completa). Por otro lado, los problemas de pago de los clientes de la cartera
morosa se representaron por tres bloques: problemas en la actividad laboral,
descuido con el calendario de pago y problemas de salud.
Respecto a los sectores económicos, se encontró que el sector comercio
fue el más concentrado, ya que la mayoría de los créditos otorgados se dieron
para este sector, por lo que la caja debe tener en cuenta esta variable para
poder otorgar los créditos eficientemente. Este resultado se puede dar porque la
caja Municipal de Sullana oficina-Lambayeque se enfoca en las pequeñas y
31
microempresas, las cuales tienen un ingreso medio o bajo, siendo estas una de
las causas a su falta de pago.
32
VI. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Aguilar, G y G. Camargo (2003). Análisis de la morosidad de las instituciones microfinancieras (IMF) en el Perú. Perú: Instituto de Estudios Peruanos.
Aguilar, G y G. Camargo (2004). Análisis de la Morosidad en el Sistema Bancario Peruano. Perú: Instituto de Estudios Peruanos.
Alvarado, J., Portocarrero, F., Trivelli, C y otros (2001). El financiamiento informal en el Perú: Lecciones desde tres sectores. Perú: Institutos de Estudios Peruanos.
Asociación de Instituciones de Microfinanzas del Perú. http://www.asomifperu.com/estadisticas.html
Black, W., Hair, F., Anderson, R. y otro (1999). Análisis Multivariante. 5ta ed, Madrid.
Calificadora de riesgo Equilibrium http://www.equilibrium.com.pe/
De la fuente, S., (2011). Análisis Factorial. Universidad autónoma de Madrid.
De Morais, J.(2005). Crédito bancário no Brasil: Participacao das pequeñas empresas e condicoes de acesso. CEPAL-Gobierno de Italia.
Díaz, O. (2009). Determinantes del ratio de morosidad en el sistema financiero Boliviano.
Dominguez, F. (2013). Información Económica y Financiera. Pacific Credit Rating.
33
Freixas et. Al (1994). Determinantes macroeconómicos de la morosidad bancaria: un modelo empírico para el caso español. En moneda y Crédito 199, pp.125-126.
Freixas, X., y J. Rochet (1998). Microeconomics of Banking. The MIT Press, USA.
Jiménes,G. , Saurina, J., y Salas, V.(2004). Determinants of Collateral. España
Mahía, R (2002) Redes de información y Análisis de Datos. Noviembre 2002. España.
Saurina, Jose (1998) Determinantes de la morosidad de las cajas de ahorros españolas. Vol XXII, pp. 393-426. España.
Quiñones, E. y Gonzales,M (2005). Análisis de la morosidad en el sistema bancario de Ecuador 1995-2005. Instituto de Ciencias Humanísticas y Económicas, Chile.
Ruano y Salas (2006). Morosidad de la deuda empresarial bancaria en España, 1992-2003. Documento de trabajo N° 0622. España: Banco de España.
Ucañay, Z., y Iturria,C. (2012). Análisis de los factores que influyen en la Morosidad: aplicación a una entidad microfinanciera de la ciudad. Chiclayo-Perú.
34
VII. ANEXOS
ANEXO 01: Cuestionario tipo encuesta sobre el tema “Determinantes de la
morosidad en los clientes de la caja municipal Sullana – Oficina
Lambayeque”
Fecha de encuesta: ___/____/___ Número de cuestionario: _____
Señor(a) buenos días (tardes), somos estudiantes de la Universidad Católica
Santo Toribio de Mogrovejo representantes de la escuela de economía, estamos realizando
un estudio referido a su experiencia en el sistema financiero por lo que agradeceré su
participación en responder las siguientes preguntas, las cuales tienen carácter confidencial,
es decir solo servirán para nuestro estudio.
Usted está en todo su derecho en aceptarla o rechazarla, también puede detener el
proceso de la encuesta en cualquier momento. ¿Acepta la encuesta?
SI NO
SOLO COMPLETADO POR EL ENCUESTADOR
Tiempo de atraso del crédito
De 0 a 8 días 1
De 9 a 30 días 2
De 31 a 60 días 3
De 61 a 120 días 4
De 120 días más 5
35
A. INFORMACIÓN BÁSICA DEL MICROEMPRESARIO
Sexo
Masculino 1 Femenino 2
Edad ______
Sin nivel 1 Nivel secundaria incompleta 6
Nivel inicial completa 2 Sup. Universitaria completa 7
Nivel primario completa 3 Sup. Universitaria incompleta 8
Nivel primario incompleta 4 Sup. No universitaria completa 9
Nivel secundaria completa 5 Sup. No universitaria incompleta 10
Nivel de educación
B. INFORMACIÓN SOBRE LA VIVIENDA
1.- Uso:
Solo vivienda 1 Vivienda y otra actividad productiva 2
Propia 1 Madera 1 Energía eléctrica 1
Alquilada 2 Adobe 2 Red de agua 2
Alquiler venta 3 Material Noble 3 Red de desague 3
Cedida por el centro de trabajo 4 Quincha 4 Letrina, pozo séptico 4
Otra forma 5 Otros 5 Otro 5
2. Tenencian de la vivienda 3. Material predominante 4. Servicios Básicos
36
C. INFORMACION DE LA MICROEMPRESA
Menos de un año 1
De 1 a 3 años 2
De 4 a 6 años 3
Más de 6 años 4
1. ¿Cuántos años tiene su empresa?
2. Actividad económica
Agropecuaria 1
Comercio 2
Servicios 3
Manufactura 4
Construccion 5
Otro 6
1000-5000 1
5000-10000 2
10000-20000 3
20000-30000 4
3. ¿Cuál es su nivel de ingresos en promedio?
1 a 5 1
5 a 10 2
10 a 15 3
15 a 20 4
20 a mas 5
4. Numero de trabajadores en su negocio
37
D. ACCESO E INFORMACION AL SISTEMA FINANCIERO
Crédito activo fijo 1
Crédito para capital de trabajo 2
Credito con tarjeta de crédito 3
Seguros 4
Ahorros 5
Factoring o descuentos de facturas 6
Cartas fianzas 7
Prodctos financieros estructurados 8
Otros 9
1. ¿ Que tipo de operación tiene con su entidad financiera?
Necesidades de iniciar, continuar o terminar la ampliación de una vivienda.1
Necesidad de invertir en otro rubro al actual 2
Necesidad de cancelar deudas familiares. 3
Necesidad de adquirir electrodomésticos. 4
Necesidad de financiar eventos familiares como matrimonios, cumpleaños, bautizos, fiestas patronales de los pueblos, etc.5
Para capital de trabajo y atender la creciente demanda de sus productos. 6
Mejores oportunidades comerciales. 7
Reemplazar a otras fuentes financieras que presentan altos costos financieros o de transacción (compra de deuda)8
Necesidad de reemplazar los créditos de prestamistas 9
Necesidad de reemplazar equipos y/o maquinaria obsoleta que le ocasionan altos costos productivos y una pequeña productividad.10
Necesidad de abrir nuevos puntos para mejoras en oportunidades comerciales 11
Necesidad de diversificar la producción o las ventas para satisfacer y/o ampliar el mercado12
2. ¿ Cuál fue el motivo para solicitar crédito que tiene actualmente?
38
tasa de ineres 1
plazos de pago 2
garantias solicitadas 3
Prestigios de la entiendad financiera 4
Recomedaciones de terceros 5
Beneficios que otorga la entidad 6
Atencion y servicio del analista 7
3. ¿Cuáles son los criterios más importantes para optar la decision
de solicitar financiamiento para su empresa?
Presentar garantias 1
Demostrar los ingresos de la empresa 2
Poco tipo de funcionamiento de la empresa 3
Cumploir con la documentacion exigida 4
Calificacion en la central de riesgos 5
Elevado endeudamiento 6
Escasa generacion de recursos 7
Otros 8
4. ¿ Cual fue la principal dificultad que tuvo para acceder al
financiamiento solicitado?
Mala 1
Regular 2
Buena 3
Muy buena 4
5. La informacion que el analista le
brindo sobre su credito fue:
39
Si ( pasar a la pregunta Nro 07) 1 No (pasar ala pregunta Nro 06) 2
6. ¿Esta conforme con el financiamiento recibido?
No me otrogaron el monto 1 Me lo dieron tarde 4
Altos intereses 2 Periodo de gracia muy corto 5
Altas comisiones 3 Otros 6
7. ¿Por qué no está conforme con el financiamiento recibido?
8. ¿Alguna vez tuve problemas de pago con sus créditos?
Si (continuar) 1 No (Pasar a la pregunta Nro 01)
Problemas con la actividad laboral 1
Deuda con otra actividad 2
Descuido 3
Problemas de salud 4
Problemas familiares 5
Problemas societarios 6
Otros
9. ¿ Cuales son las causas fundamentales que ocacionó el problemas de sus
pagos?
40
E. GESTION ADMINISTRATIVA DE EMPRESA. SERVICIOS QUE OFRECE
Negociar con proveedores 1
Acceder a mercados 2
Acceder a información y asistencia técnica 3
Acceder a otros servicios finacncieros 4
Otras 5
10. ¿Con el financiamiento recibido su emoresa ha logrado?
Ha aumentado 1
Ha diminuido 2
Se ha mantenido 3
11. Con respecto al 2014 la financiamiento de su empresa a
través de crédito
Si (continuar) 1 No (Pasar a la pegunta Nro 15) 2
1. En el ultimo año, ¿ ha incrementado sus ventas con respecto al año
anterior?
Incremento del numero de clientes 1
Nuevos mercados 2
Incremento de la produccion 3
Incremento de los precios 4
Ninguno 5
2. El incremento registrado se debe a:
41
F. SOLO PARA ENTREVISTADORES
si no
1. ¿El entrevistado estuvo acompañado?
si no
2. ¿El entrevistado estuvo nervioso ?
si no
3. ¿Piensas que el enrevistado hizo un esfuerzo
para responder con la verdad a la pregunta?
Buena 1
Regular 2
Mala 3
4. ¿Cómo calificaría Ud. La calidad
general de la entrevista?
Por la competencia 1
El negocio ya no es el mismo 2
Poca inversión en capital de trabajo 3
Deudas pendiente personales 4
3. ¿Cuál cree Ud. Que fue el motivo por el cual no
se incrementaron sus ventas?
42
ANEXO 02: Análisis de fiabilidad y métodos para medir la correlación
Tabla 03
Análisis de fiabilidad de Alfa de Cronbach
Estadísticas de fiabilidad
Alfa de
Cronbach
N de
elementos
,607 14
Fuente: Elaboración propia
Tabla 04
Prueba de KMO y Bartlett
Prueba de KMO y Bartlett
Medida Kaiser-Meyer-Olkin de adecuación de muestreo ,490
Prueba de esfericidad de
Bartlett
Aprox. Chi-cuadrado 127,96
9
gl 78
Sig. ,038
Fuente: Elaboración propia
43
ANEXO N°3:
Tabla 05
Correlación multivariante
Est_Civil Niv_Educ Act_Eco Tiem_Neg Vivienda Tenencia Nivel_ing Mot_Sol crit_cred Probl info_cred Sexo Zona Mor_TiemA
Est_Civil 1,000 ,184 ,217 -,054 -,038 ,100 ,058 -,175 ,007 -,033 ,012 ,111 -,232 -,090
Niv_Educ ,184 1,000 ,248 ,084 -,094 ,127 ,139 -,028 -,114 ,185 ,058 ,039 -,022 ,007
Act_Eco ,217 ,248 1,000 ,109 ,001 -,078 -,207 -,059 -,086 ,045 ,010 -,068 ,040 ,210
Tiem_Neg -,054 ,084 ,109 1,000 -,086 ,101 -,239 -,135 ,093 -,115 ,345 -,038 ,048 ,108
Vivienda -,038 -,094 ,001 -,086 1,000 -,338 ,203 ,076 ,059 -,048 ,077 -,137 ,082 -,080
Tenencia ,100 ,127 -,078 ,101 -,338 1,000 -,166 -,071 ,043 -,045 ,046 ,000 -,228 ,142
Nivel_ing ,058 ,139 -,207 -,239 ,203 -,166 1,000 ,049 -,048 ,067 ,055 ,043 -,120 -,288
Mot_Sol -,175 -,028 -,059 -,135 ,076 -,071 ,049 1,000 ,012 -,127 -,139 ,094 ,054 ,083
crit_cred ,007 -,114 -,086 ,093 ,059 ,043 -,048 ,012 1,000 ,047 ,063 -,041 -,210 ,061
Probl -,033 ,185 ,045 -,115 -,048 -,045 ,067 -,127 ,047 1,000 -,243 ,097 ,112 -,259
info_cred ,012 ,058 ,010 ,345 ,077 ,046 ,055 -,139 ,063 -,243 1,000 -,293 -,078 ,278
Sexo ,111 ,039 -,068 -,038 -,137 ,000 ,043 ,094 -,041 ,097 -,293 1,000 -,071 -,174
Zona -,232 -,022 ,040 ,048 ,082 -,228 -,120 ,054 -,210 ,112 -,078 -,071 1,000 -,208
Mor_Tiem
A -,090 ,007 ,210 ,108 -,080 ,142 -,288 ,083 ,061 -,259 ,278 -,174 -,208 1,000
43
Fuente: Elaboración propia
44
Anexo n°4:
Tabla 06
Estadísticos descriptivos
Fuente: Elaboración propia
N Mínimo Máximo Media
Desviación
estándar Varianza
Zona 100 1,00 8,00 3,6600 2,22120 4,934
Sexo 100 1,00 2,00 1,7000 ,46057 ,212
Est_Civil 100 1,00 5,00 2,1600 ,95049 ,903
Niv_Educ 100 1,00 9,00 5,2400 1,22367 1,497
Act_Eco 100 1,00 6,00 2,3200 ,77694 ,604
Tiem_Neg 100 1,00 4,00 1,6600 ,69949 ,489
Vivienda 100 1,00 2,00 1,7800 ,41633 ,173
Tenencia 100 1,00 2,00 1,2000 ,40202 ,162
Nivel_ing 100 1,00 4,00 1,7200 ,81749 ,668
Tip_Op 100 2,00 2,00 2,0000 ,00000 ,000
Mot_Sol 100 6,00 10,00 6,0800 ,56282 ,317
crit_cred 100 1,00 5,00 1,8800 1,38739 1,925
Probl 100 1,00 5,00 2,2800 1,44306 2,082
info_cred 100 1,00 3,00 1,6400 ,65935 ,435
Mor_TiemA 100 2,00 5,00 3,5100 ,84680 ,717
N válido (por lista) 100
45
Anexo 05: Gráfico de Sedimentación
Fuente: Elaboración propia
